重卷机组张力神经网络控制器的可视化构建

针对重卷机组中张力控制系统存在参数时变、非线性等问题,引起张力控制模型仿真的复杂性,为简化实际应用中神经网络控制器构建的复杂性,本文结合Matlab、VC++工具建立了一种可视化调节界面用以获得神经网络控制器。通过实际输出曲线同期望轨迹的误差对控制输入进行可视化调节,利用学习控制对控制输入做更进一步的优化,进而训练得到期望的神经网络控制器。为克服单纯采用神经网络控制造成的稳态误差,设计了切换策略用以实现不同偏差作用下神经网络控制器同PI控制器之间的切换。通过仿真验证了该方法的有效性。     

神经网络在烘干炉内带材垂度控制中的应用

传统的烘干炉内带材垂度控制方法大多采用垂度检测元件反馈信号做闭环PID控制,由于烘干炉内带材垂度系统具有较大的时间滞后性,使得带材在烘干炉内有可能发生划伤时,纠正信号的到来往往为时已晚,影响机组正常生产。用神经网络对烘干炉内带材垂度进行控制,可以使炉内垂度的控制特性接近线性,使控制更加容易,而且控制过程具有良好的动态性能。该控制方法在宜昌某彩图机组烘干炉垂度控制系统中已成功应用,系统具有很强的鲁棒性、可控性和预控能力。     

极薄带钢高速准备机组设计参数计算方法研究

本文建立了极薄带钢高速准备机组设计参数计算的九个理论模型,将这九个模型耦合迭代,得到了辊子辊径Di、辊子间距ai、辊子高度差bi、辊子动态功率Pi动、夹送辊传动功率Pi、开卷机传动功率P开、卷取机传动功率P卷等设计参数,形成比较完善的极薄带钢高速准备机组设计参数计算方法。相较于原有的经验设计方法,更加准确、可靠。     

酸洗生产线带材跑偏现象的研究

随着板带生产线不断向高速化连续化方向发展,一些原有的推拉式酸洗生产线已经不能满足生产需求,酸洗生产线必然要选择连续式生产方式。由于连续式在长度上有所增加,带材跑偏现象愈发严重。通过分析连续式酸洗生产线现场调试过程中得出的数据,归纳出了板带生产线上容易出现带材跑偏的各个环节以及带材跑偏问题的解决办法。     

模糊PID方法用于液压比例阀的高精度定位控制

针对轧钢自动化生产线上对比例阀的定位控制精度要求的日益提高,比例阀在不同的工作区间,需要设定不同的PID参数。本文利用模糊控制器被控对象的时滞、非线性时变性具有一定适应能力的特点,采用模糊控制器使比例阀在不同工作区间自适应调整PID参数值,改进其控制效果。通过在某重卷机组中对自动上卷小车进行定位控制,比例阀输出平稳,定位精度高,动态响应快,误差小。     

分段PID在双反馈板带材纠偏系统中的应用

本文针对板带材连续处理生产线上带材跑偏的问题,提出了一种分段PID调节器来替代原有PI调节器,并在广州某重卷机组采用的双检测机构CPC纠偏系统中实际应用,通过过程数据采集和分析系统(PDA)对两种控制方案控制效果进行对比:采用分段PID调节器能够更好地满足不同速度下的机组工艺要求,提高系统的响应时间、超调量和稳态误差等参数指标。     

张力辊理论设计方法研究

针对带钢精整机组中张力辊参数传统的计算方法过多依靠经验问题,本文以张力辊组各辊子寿命相等为原则,研究张力辊的理论设计方法。建立了辊径计算模型、张力放大计算模型、包角损失计算模型、带钢弹塑性弯曲引起的张力损失计算模型、带钢离心力计算模型和传动功率计算模型,将六个模型耦合迭代,理论计算了张力辊辊径、传动电机功率等工艺参数,提高了张力辊组整体寿命。